AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-23

SpecLess: फ़ोटोमेट्री से आकाशगंगा की आकृति और सक्रियता के मशीन लर्निंग वर्गीकरण के लिए एक बहु-सर्वेक्षण Python पैकेज

मूल शीर्षक: SpecLess: A Multi Survey Python Package for Machine Learning Classification of Galaxy Morphology and Activity from Photometry

ब्रॉडबैंड फोटोमेट्री से की गई गैलेक्सी वर्गीकरण की सटीकता हमेशा उतनी अच्छी तरह स्थानांतरित नहीं होती, जब उन्हीं गैलेक्सियों को किसी अन्य सर्वेक्षण द्वारा मापा जाता है। लेखक SpecLess प्रस्तुत करते हैं, जो एक ओपन-सोर्स Python पैकेज है और जिसमें गैलेक्सी की आकृति-विज्ञान (morphology) और सक्रियता के लिए सर्वेक्षण-विशिष्ट XGBoost क्लासिफ़ायर शामिल हैं। आकृति-विज्ञान के लिए इनके मैक्रो F1 स्कोर लगभग 0.93 (SDSS) और 0.92 (KiDS) तथा सक्रियता के लिए लगभग 0.76 (SDSS) और 0.74 (DESI) तक पहुँचते हैं। वे यह भी मापते हैं कि प्रदर्शन में कितनी गिरावट आती है, और यह गिरावट सर्वेक्षणों के बीच स्थानांतरण की दिशा पर निर्भर करती है।

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